第一章   緒論

1.1、研究的背景和意義

隨著遙感技術的發展，遙感已逐步成為采集地球數據及其變化信息的重要技術手段和重要的信息來源，并在世界范圍內以及我國的許多政府部門、科研單位和公司得到廣泛的應用。由于不同領域遙感圖像的應用對遙感圖像處理提出了不同的要求，所以圖像處理中重要的環節——圖像分類也就顯得尤為重要。

遙感圖像通過亮度值或像元值的高低差異( 反映地物的光譜信息) 及空間變化( 反映地物的空間信息) 來表示不同地物的差異。這是區分不同圖像地物的物理基礎。遙感圖像分類就是利用計算機通過對遙感圖像中各類地物的光譜信息和空間信息進行分析，選擇特征，將圖像中每個像元按照某種規則或算法劃分為不同的類別，然后獲得遙感圖像中與實際地物的對應信息，從而實現遙感圖像的分類。目前隨著各種新理論新方法的相繼涌現，遙感圖像存在多種分類方法，所以本文主要是選取幾種常用的監督分類方法和ENVI EX提供的面向對象分類方法用實驗結果表明它們之間存在的差異。

1.2、研究方法

(1)、本文從遙感圖像解譯的基本原理出發，闡述了ENVI軟件在遙感圖像解譯中使用的原理，并對其提供的方法進行了詳細的解讀。

(2)、詳細敘述了ENVI EX提供的Feature Extraction工具即面向對象分類方法的使用。

(3)、根據得到的分類結果，采用混淆矩陣和kappa系數對分類結果進行精度評價。從中得出一些結論，并對ENVI軟件在遙感圖像分類方法中提出可行性建議。

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